p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
Sri Nurhayati a1 , Riani Lubis b2
a Program Studi Sistem Komputer Universitas Komputer Indonesia 1
Jl. DIpati Ukur No. 102 – 116 Bandung 40132
1 sri.nurhayati@email.unikom.ac.id
Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1
Jl. DIpati Ukur No. 102 – 116 Bandung 40132
2 riani.lubis@email.unikom.ac.id

## Abstrak
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  pesat  menuntut  segala  pekerjaan  harus dilakukan  dengan  cepat  pula.  Hampir  setiap  perusahaan  menggunakan  teknologi  informasi  untuk  menunjang pekerjaannya,  salah  satunya  dalam  proses  penerimaan  karyawan.  Proses  penerimaan  karyawan  memerlukan cara yang professional dan  akurat  agar menghasilkan  karyawan  yang dapat  mendukung mutu dan  kesuksesan sebuah  perusahaan.  Dikarenakan  prose  penerimaan  karyawan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  di  sebuah persahaan, maka dibutuhkan system pendukung keputusan yang akan memutuskan calon karyawan mana yang akan  diterima.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  karyawan  pada  salah  satu  peusahaan  di daerah Bandung Jawa Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan model dan analisis sistem pendukung keputusan  penerimaan  karyawan  sehingga  dapat  membantu  perusahaan  dalam  memilih  calon  karyawan  yang tepat untuk perusahaannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple Multi-Attribute Rating  Technique  (SMART),  metode  ini  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Kriteria penilaian  yang  digunakan  untuk  proses  rekrutmen  pegawai  adalah  beberapa  kriteria  seperti  pendidikan, pengalaman kerja, tes, wawancara, usia, dan status. Setelah dilakukan pengujian terhadap data calon karyawan, maka  didapat  urutan  ranking  nilai  utilitas  dari  data  tersebut,  dari  urutan  tersebut  memudahkan  perusahaan dalam mengambil keputusan tentang calon karyawan mana yang akan diterima.
Kata kunci: Penerimaan Karyawan, Sistem pendukung keputusan, Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)

## Employee Recruitment System in The Trisula Textile Industri Using The Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) Method

## Abstract
Along with the rapid development of information technology, all work must be done quickly too. Almost every company uses information technology to support its work, one of which is in the employee recruitment process. Currently,  the  employee  recruitment  process  at  the  Trisula  Textile  Industri  company  is  still  not  conventional. Related  parties  from  companies  that  carry  out  the  selection  for  employee  recruitment  have  difficulty  in determining  the  employees  to  be  accepted,  because  of  the  many  candidates  sometimes  do  not  meet  the appropriate qualifications in the company, or even already have the appropriate qualifications but seen from the employee acceptance criteria tend to be the same as other candidates. . The purpose of this study is to create a system that can assist companies in selecting the right prospective employees for the company. The method used in this research is the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method. This method is a multi-criteria decision-making method. The assessment criteria used for the employee recruitment process are several criteria such as education, work experience, age, and status. After testing the data of 10 prospective employees, a ranking order of  utility  value  is  obtained  from  the data.  From  this  sequence,  it  makes  it  easier  for  companies  to make decisions about which prospective employees to accept.
Keywords: Recruitment, Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART), Multi-criteria

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  bagian  penting  dalam  sebuah  perusahaan adalah  sumber  daya  manusia  atau  karyawan.    Karyawan merupakan  adalah  satu  investasi  bagi  sebuah  perusahaan untuk tumbuh kembang sesuai dengan visi misi dan tujuan dari  perusahaan  [1].  Proses  penerimaan  karyawan memerlukan  cara  yang  professional  dan  akurat  agar menghasilkan karyawan yang dapat mendukung mutu dan kesuksesan  sebuah  perusahaan.  Pada  saat  sebuah perusahaan  melakuakan  proses  penerimaan  karyawan yang sifatnya subyektif dan konvensional, hal ini tentunya membuat pihak perusahaan mengalami kesulitan pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  karyawan mana  yang  akan  diterima    [2],  [3].  Bila  proses  tersebut dibiarkan  dalam  waktu  yang  panjang  maka  dapat mempengaruhi kinerja dari perusahaan sehingga berakibat perusahaan gagal dalam mencapai tujuannya.
Pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  karyawan menjadi  hal  yang  sangat penting  bagi perusahaan. Sistem pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang berbasis komputer yang dapat membantu untuk pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  yang ada  dalam  menyelesaikan  sebuah  permasalahan  .    Sistem pendukung  keputusan  juga  sistem  yang  menghasilkan keputusan  yang  lebih objektif  [4]–[6]. Pada penelitian  ini metode  yang  digunakan  untuk  mendukung  keputusan dalam  pemilihan  karyawan  adalah  metode  Simple  Multi- Attribute  Rating  Technique  (SMART),  metode  ini merupakan  metode pengambilan keputusan  multi  kriteria. Teknik  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  ini didasarkan  pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai  dan  setiap kriteria  memiliki  bobot  yang  menggambarkan  seberapa penting ia dibandingkan dengan kriteria lain. Pembobotan ini  digunakan  untuk  menilai  setiap alternative agar diperoleh alternative terbaik.  Kriteria  penilaian  yang digunakan  untuk  proses  penerimaan  pegawai  adalah beberapa  kriteria  seperti  pendidikan,  pengalaman  kerja, tes, wawancara, usia, dan status.
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  system pendukung  keputusan  yang  berhubungan  dengan  proses penilaian  karyawan  sudah  pernah  dilakukan.  Pada penelitian sebelumnya  sudah ada penelitian pengambilan keputusan  untuk  menilai  kinerja  karyawan  menggunakan metode analytic Hierarcy Process (AHP), dan menghasilkan  bahwa  system  pengambilan  keputusan denan  menggunakan  metode  tersebut  sudah  memberikan keputusan  yang  objektif  untuk  menilai  kinerja  [7]. Penelitian  lain  adalah    penerapan  metode  SMART  untuk melakukan pengambilan keputusan dari masalah yang ada hasil  dari  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  metode tersebut  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan [8]–[10].
Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  masalah  yang  ada  di perusahaan  dalam  hal  ini  adalah  proses  penerimaan karyawan,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibuat  system pendukung keputusan penerimaan karyawan menggunakan  metode  SMART  yang  bertujuan  untuk menghasilkan  model  system  dan  analisis  dari  metode
tersebut  sehingga  memudahkan  pihak  perusahaan  dalam menentukan karyawan yang akan diterima.

## II. M ETODOLOGI
Tahap  pertama  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan pengumpulan  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan  melalui wawancara,  pengamatan  langsung,  dan  studi  pustaka. Wawancara  dan  pengamatan  langsung  dilakukan  dengan mewawancara  dan  mengamati  langsung  kepada  pihak terkait  di  perusahaan  bagaimana  mengelola  proses penerimaan karyawan, dan kriteria pa saja yang digunakan pada  proses  tersebut.    Untuk  studi  pustaka  dilakukan dengan  mencari  referensi  yang  terkait  dengan  penelitian melalui  bebrapa  sumber,  baik  dari  buku  ataupun  jurnal  – jurnal ilmiah.
Tahap kedua adalah menganalisis proses penerimaan karyawan  menggunakan  metode  SMART.  Adapun tahapan dari metode ini adalah sebagai berikut [11], [12] :
a. Menentukan kriteria yang akan digunakan.
b. Menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  untuk nilai bobot yang digunakan antara 1  - 100.
c. Menghitung  normalisasi  dari  setiap  kriteria,  yaitu dengan  menggunakan  persamaan  1.  Dimana w j adalah nilai bobot dari setiap kriteria.
(1)
d. Memberikan nilai kriteria pada setiap alternatif.
e. Menentukan nilai utility kriteria pada setiap kriteria di setiap alternative menggunakan persamaan 2.
(2)
Dimana : u i (a i ) : nilai utility dari kriteria i c out(i) : nilai kriteria ke-i c min : nilai minimal kriteria c max : nilai maksimal kriteria f. Hitung nilai akhir masing-masing, dengan menggunakan persamaan 3.
(3)
Dimana : NA(a i )   : nilai akhir dari alternative i nk i : nilai normalisasi kriteria ke-i uk i
:  nilai  utility  kriteria  ke  I  pada alternative i
Tahap akhir adalah  membuat  model  sistem pendukung keputusan  penerimaan  karyawan  menggunakan  metode SMART.  Pada  tahapan  ini  analisis  kebutuhan  sistem menggunakan  dengan tools  Unified  Modeling  Language (UML).  Tools  ini  berfungsi  digunakan  untuk  pemodelan perangkat  lunak  dengan  pendekatan  objek.  UML  juga dapat  dijadikan  sebagai  blue  print  dari  sebuah  system karena sangat lengkap dan detail [13], [14].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini  membahas  hasil  analisis  proses penerimaan karyawan menggunakan metode SMART, dan hasil  model  system  untuk  system  pendukung  keputusan penerimaan karyawan menggunakan metode SMART.

## A. Analisis Proses Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode SMART
Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  digunakan  untuk penerimaan  karyawan  adalah  pendidikan,  pengalaman kerja, tes, waancara, usia, dan status. Adapun uraian detail dan nilai dari setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel I.
TABEL I B OBOT K RITERIA P EMILIHAN K ARYAWAN No Kriteria Kriteria Nilai Bobot
K1 Pendidikan
S1 100 30%
D3
80 SMA / SMK 60
K2 Pengalaman Kerja > 3 Tahun 100 25% 1 – 3 Tahun 80 < 1 Tahun 60 K3 Tes Baik 100 20% Cukup 70 Buruk 50 K4 Wawancara Baik 100 20% Cukup 70 Buruk 50 K5 Status Belum Menikah 100 10% Menikah 80 K6 Umur < 30 Tahun 100 10% 30 Tahun – 35 Tahun 80
Pada  penelitian  ini  proses  pemilihan  karyawan dilakukan  pada  10  data  calon  karyawan,  adapun  nilai kriteria dari 10 calon karyawan tersebut dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II N ILAI K RITERIA S ETIAP C ALON K ARYAWAN
Setelah  mendapatkan bobot  kriteria  yang terdapat  pada Tabel  1,  maka  dihitung  nilai  normalisasi  dari  setiap kriteria, adapun nilai normalisasi dari setiap kriteria dapat dilihat  pada  Tabel  III.  Adapun  untuk  menghitung  nilai normalisasi  dari  setiap  kritera  di  Tabel  III  menggunakan
persamaan  4,  sebagai  contoh  akan  dihitung  normalisasi kriteria K1 maka:
(4)
TABEL III N ILAI N ORMALISASI UNTUK S ETIAP K RITERIA No Kriteria Bobot (wj) Normalisasi K1 Pendidikan 25 0,25 K2 Pengalaman kerja 15 0,15 K3 Tes 20 0,2 K4 Wawancara 20 0,2 K5 Usia 10 0,1 K6 Status 10 0,1
Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi  untuk  setiap kriteria  yang  ada  di  Tabel  III  maka  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  utlity  dari  setiap  kriteria  untuk setiap  calon  karyawan.  Nilai  utility  untuk  setiap  kriteria dapat  dilihat  pada  Tabel  IV.  Untuk  menghitung  nilai utility  dari  setiap  kritera  di  Tabel  IV  menggunakan persamaan 2, sebagai contoh akan dihitung utility kriteria K1 maka:
Nilai c min dan c max dari kriteria K1 adalah c min = 60, dan c max = 100
a.
b.
c.
d. e. f. g. h. i. j.
,5 TABEL IV N ILAI U TILITY UNTUK S ETIAP K RITERIA No Calon Karyawan UK1 UK2 UK3 UK4 UK5 UK6 1 CK1 0 0,5 1 0,4 1 1 2 CK2 0,5 0 1 0 1 1 3 CK3 0 0,5 0,4 1 0 1 4 CK4 0 0 0 0,4 1 1 5 CK5 1 0,5 1 0,4 1 0 6 CK6 0 1 0,4 1 1 1 7 CK7 0 1 0,4 0 0 0 8 CK8 0,5 0,5 1 1 1 1 9 CK9 1 0,5 0,4 0,4 1 1 10 CK10 0,5 0 0 0,4 1 0 No Calon Karyawan K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 CK1 60 80 100 70 100 100 2 CK2 80 60 100 50 100 100 3 CK3 60 80 70 100 80 100 4 CK4 60 60 50 70 100 100 5 CK5 100 80 100 70 100 80 6 CK6 60 100 70 100 100 100 7 CK7 60 100 70 50 80 80 8 CK8 80 80 100 100 100 100 9 CK9 100 80 70 70 100 100 10 CK10 80 60 50 70 100 80
Proses  terakhir  dari  peritungan  menggunakan  metode SMARt  adalah  menghitung  nilai  akhir  yang  digunakan untuk  memutuskan  calon  karyawan  mana  saja  yang  akan diterima,  adapun  hasil  nilai  akhir  dari  perhitungan  dapat dilihat pada  Tabel  V. Cara  menghitung  nilai akhir  adalah menggunakan  persamaan  3,  sebagai  contoh  menghitung nilai akhir dari calon karywan 1 CK1 maka :
CK1 = (0,25 * 0) + (0,15 * 0,5) + (0,2 * 1) + (0,2 * 0,4) + (0,1 * 1) + (0,1 * 1) = 0,555
TABEL V N ILAI A KHIR DARI S ETIAP K ARYAWAN No Calon Karyawan NA Rangking 1 CK1 0,555 5 2 CK2 0,525 6 3 CK3 0,455 7 4 CK4 0,28 9 5 CK5 0,705 2 6 CK6 0,63 4 7 CK7 0,23 10 8 CK8 0,8 1 9 CK9 0,685 3 10 CK10 0,305 8
Berdasarkan  Tabel  V  perhitungan  menggunakan metode SMART maka didapat nilai akhir dari setiap calon karyawan, dan nilai akhir yang tertinggi adalah 0,8 dengan rangking  1  sehingga  didapatkan  calon  karyawan  yang terbaik yang dapat diterima.
B. Model Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode SMART
Pada  bagian  ini  dibahas  model  dari  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  karyawan  membantu  perusahaan dalam  memilih  calon  karyawan  yang  tepat  untuk perusahaannya.  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan membutuhkan  data  calon  karyawan  seperti  pendidikan, pengalaman kerja, tes, wawancara, usia, dan status.  Data akan  diolah  untuk  memberikan  informasi  pengambilan keputusan penerimaan karyawan. Metode yang digunakan untuk oleh data tersebut menggunakan metode SMART.
Perancangan  fungsional  sistem  pendukung  keputusan perencanaan penerimaan karyawan digambarkan menggunakan usecase .
Rancangan  fungsional  dari  system  yang  dibuat  dapat dilihat pada gambar 2.  Gambar 2 merupakan usecase dari system  yang  akan  dibuat,  dimana  usecase  merupakan aktivitas  yang  dilakukan  actor    atau  pengguna  terhadap system [14] [15]. Gambar 2 menunjukan bahwa pengguna dari  system  adalah  pihak  dari  perusahaan  yang  terkait dengan proses penerimaan karyawan (HRD) dan operator data. Deskripsi dari setiap usecase yang ada di Gambar 1.
Gambar 1. Usecase  sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  pengguna sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  yang dibangun.  Setiap  pengguna  tersebut  dapat  menjalankan beberapa  fungsional  yang  berbeda  satu  dengan  yang lainnya. Tabel VI berikut ini akan menjelaskan lebih detil berkaitan  dengan  fungsional  yang  terdapat  pada  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  yang dibangun.
TABEL VI F UNGSIONAL S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN P ENERIMAAN
K ARYAWAN Pengguna Fungsional Keterangan Staf HRD Pengolahan data calon karyawan Pengguna dapat melakukan pengolahan data calon karyawan seperti data identitas, pendidikan terakhir, pengalaman bekerja, hasil tes tulis, serta data hasil wawancara Pengolahan penerimaan calon karyawan Pengguna dapat melakukan
pengolahan data penerimaan calon karyawan dengan metode SMART. Pengguna melakukan pengolahan kriteria dan bobotnya masing-masing, serta melakukan proses pergitungan sehingga diperoleh hasil nilai akhir.
Form rekomendasi penerimaan calon karyawan Berdasarkan hasil pengolahan penerimaan calon karyawan, pengguna

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 09, No. 2, April 2021
dapat membuat form rekomendasi calon karyawan yang akan di terima kepada Kabag HRD Pengguna Fungsional Keterangan Kepala Bagian HRD (Kabag HRD) Penentuan calon karyawan yang diterima Berdasarkan form rekomendasi penerimaan calon karyawan, pengguna (Kabag HRD) dapat menentukan calon karyawan yang akan diterima sesuai dengan kebutuhan perusahaan Laporan calon karyawan yang diterima Pengguna dapat membuat laporan tentang calon karyawan yang diterima yang akan diajukan untuk disahkan oleh pimpinan perusahaan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan sebelumnya diketahui bahwa    metode  SMART  dapat  digunakan  untuk menentukan  karyawan  yang  akan  diterima  berdasarkan beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  oleh pihak  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  metode  SMART tersebut  diimplementasikan  pada  sistem  pengambilan keputusan penerimaan karyawan, sehingga dapat memudahkan  perusahaan  dalam  penentuan  karyawan yang akan diterima.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I.  Lestiani,  “Hubungan  Penerimaan  Diri  Dan  Kebahagiaan Pada Karyawan,” J.  Ilm.  Psikol.  Gunadarma ,  vol.  9,  no.  2,  p.
100173, 2016.
[2] S.  Komputer  and  J.  Kuswanto,  “Penerimaan  Karyawan  Baru Menggunakan  Metode  Profile  Matching,”  vol.  15,  no.  2,  pp. 85–97, 2020.
[3] O.  Fajarianto,  M.  Iqbal,  and  J.  T.  Cahya,  “Sistem  Penunjang
Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode Weighted Product,” J. Sisfotek Glob. , vol. 7, no. 1, pp. 49–55,
2017.
[4] T.  Ndruru  and  F.  Riandari,  “Decision  Support  System Feasibility  Lending  At  KSU  Mitra  Karya  Cooperative Customer  Unit  XXVIII  with  Analytical  Hierarchy  Process Method,” J. Mantik , vol. 3, no. 3, pp. 119–125, 2019.
[5] S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[6] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis
(  Moora  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[7] S. Nurhayati, “SISTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PT XYZ,” in Saintiks Unikom Bandung , 2017.
[8] Y. Purnamasari, T. H. Pudjiantoro, and D. Nursantika, “Sistem
Penilaian  Kinerja  Dosen  Teladan  Menggunakan  Metode Simple Multy Attribute Rating Technique (Smart),” J. Teknol. Elektro , vol. 8, no. 1, 2017.
[9] S.  R.  Andani,  “Penerapan  Metode SMART  dalam Pengambilan  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Yayasan  AMIK Tunas Bangsa,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. , vol. 7, no. 3, p. 166,
2019.
[10] Y. Sulviyana, A. Tejawati, and U. Hairah, “Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Calon  Asisten  Praktikum Menggunakan  Metode  SMART,” Pros.  Semin.  Ilmu  Komput. dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  Vol.2,No.2,  no.  (September,  E-ISSN:
2540-7902-ISSN: 2541-366X), pp. 47–51, 2017.
[11] C. Slamet, F. M. Maliki, U. Syaripudin, A. S. Amin, and M. A. Ramdhani,  “Thesis  topic  recommendation  using  simple  multi attribute rating technique,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1402, no. 6, 2019.
[12] D.  Siregar,  D.  Arisandi,  A.  Usman,  D.  Irwan,  and  R.  Rahim, “Research  of  Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  for Decision Support,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017.
[13] R.  Misra,  C.  R.  Panigrahi,  B.  Panda,  and  B.  Pati,  “Software design,”  in Application  Development  and  Design:  Concepts, Methodologies, Tools, and Applications , 2017.
[14] Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling Language)  Pada  Perancangan  Sistem  Informasi  Remunerasi Dosen  Dengan  Database  Oracle  (Studi  Kasus:  UIN  Sumatera Utara  Medan),” J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  1, 2018.
[15] S.  K.  Shrivastav,  B.  Hazela,  and  ScheenuRizvi,  “Generating UML  Diagram  Using  Natural  Language  Processing  And  Use Case Diagram,” IOSR J. Comput. Eng. , vol. 20, no. 3, 2018.